Ghost: Plausible Yet Unlearnable Trajectories via On-Manifold Substitution for Next-POI Privacy
该论文研究发布签到轨迹数据时的下一兴趣点（next-POI）隐私泄露风险。攻击者可以利用发布的轨迹训练预测模型，高精度推断用户未来位置。现有图像域的不可学习示例方法直接迁移到轨迹数据时会失败，因为生成的扰动必须保持地理和语义合理性，且需抵抗
#location privacy
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← 返回所有主题Channel Chart Location Privacy Based on Geo-Indistinguishability
本文针对基于信道图（channel charting）的位置服务（LBS）中的位置隐私问题展开研究。信道图技术通过利用信道状态信息构建虚拟位置图谱，从而在不依赖显式位置信息的情况下提供定位服务，这一特性虽天然具备一定隐私优势，但缺乏形式化的